論文の概要: Neuromorphic Seatbelt State Detection for In-Cabin Monitoring with Event Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07802v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 14:27:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 12:31:27.303296
• Title: Neuromorphic Seatbelt State Detection for In-Cabin Monitoring with Event Cameras
• Title（参考訳）: イベントカメラを用いたキャビン内モニタリングのためのニューロモルフィックシートベルト状態検出
• Authors: Paul Kielty, Cian Ryan, Mehdi Sefidgar Dilmaghani, Waseem Shariff, Joe Lemley, Peter Corcoran
• Abstract要約: 本研究は,シートベルト状態検出を含むイベントベースDMS技術を拡張するための概念実証を提供する。 二つの分類課題において, 実検体と実検体でF1スコアが0.989, 0.944と同定された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.932065750652415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neuromorphic vision sensors, or event cameras, differ from conventional cameras in that they do not capture images at a specified rate. Instead, they asynchronously log local brightness changes at each pixel. As a result, event cameras only record changes in a given scene, and do so with very high temporal resolution, high dynamic range, and low power requirements. Recent research has demonstrated how these characteristics make event cameras extremely practical sensors in driver monitoring systems (DMS), enabling the tracking of high-speed eye motion and blinks. This research provides a proof of concept to expand event-based DMS techniques to include seatbelt state detection. Using an event simulator, a dataset of 108,691 synthetic neuromorphic frames of car occupants was generated from a near-infrared (NIR) dataset, and split into training, validation, and test sets for a seatbelt state detection algorithm based on a recurrent convolutional neural network (CNN). In addition, a smaller set of real event data was collected and reserved for testing. In a binary classification task, the fastened/unfastened frames were identified with an F1 score of 0.989 and 0.944 on the simulated and real test sets respectively. When the problem extended to also classify the action of fastening/unfastening the seatbelt, respective F1 scores of 0.964 and 0.846 were achieved.
• Abstract（参考訳）: ニューロモルフィック視覚センサーやイベントカメラは、特定の速度で画像を撮影しないという点で従来のカメラとは異なる。 代わりに、各ピクセルのローカルな明るさ変化を非同期に記録する。 結果として、イベントカメラは与えられたシーンの変化のみを記録し、非常に高時間分解能、高ダイナミックレンジ、低電力要求でそれを行う。 最近の研究では、これらの特徴がドライバー監視システム(DMS)においてイベントカメラを極めて実用的なセンサーにする方法が実証されている。 本研究は,シートベルト状態検出を含むイベントベースDMS技術を拡張するための概念実証を提供する。 イベントシミュレータを用いて,近赤外(nir)データセットから108,691個のカー占有者の合成ニューロモルフィックフレームのデータセットを生成し,再帰畳み込みニューラルネットワーク(cnn)に基づくシートベルト状態検出アルゴリズムのトレーニング,検証,テストセットに分割した。 さらに、より小さな実イベントデータが収集され、テスト用に予約された。 二分分類タスクでは, 固定・非固定フレームと実テストセットでそれぞれ0.989, 0.944のf1スコアを同定した。 また、シートベルトの締め付け・締め付け動作の分別も可能となり、各F1スコアの0.964と0.846が達成された。

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